life sciences im labor. lehrerin  zwei studenten
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Life Scientists mit digitalen Skills – die Held:innen der Zukunft

19.04.2023
von SMA

Im Masterstudiengang Applied Computational Life Sciences (ACLS) an der ZHAW in Wädenswil treffen Absolvent:innen unterschiedlicher Disziplinen wie Biotechnologie, Umweltingenieurwesen und Lebensmitteltechnologie aufeinander. Obwohl sie aus verschiedenen Bereichen der Life Sciences kommen, verbindet sie ein gemeinsames Ziel: Wertvolle Erkenntnisse aus Daten generieren und mit digitalen Methoden den Fortschritt in den Life Sciences vorantreiben.

Dr. Matthias Nyfeler <br> Studiengangsleiter Applied Computational Life Sciences

Dr. Matthias Nyfeler
Studiengangsleiter Applied Computational Life Sciences

David Graber <br> Absolvent MSc ACLS Doktorand ZHAW

David Graber
Absolvent MSc ACLS Doktorand ZHAW

Die Life Sciences befassen sich unter anderem mit der Gesundheit des Menschen und der Umwelt. Angesichts globaler Herausforderungen steigen die Erwartungen der Gesellschaft an Innovationen in diesem Bereich kontinuierlich an. Um diese Erwartungen erfüllen zu können, müssen Wissenschaftler:innen agil, schnell sowie innovativ bleiben und auf den Zug der Digitalisierung springen. Die ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften hat das Potenzial schon früh erkannt und bietet seit 2017 den Masterstudiengang in Applied Computational Life Sciences an. Dieser ermöglicht Fachspezialist:innen, weiterhin in ihrer Disziplin zu arbeiten und sich gleichzeitig entscheidende Schlüsselqualifikationen in Data Science anzueignen.

Innovation dank Smart Data

Was möglich ist, wenn die grossen Datenmengen in den Life Sciences intelligent verarbeitet werden, wurde schon öfters bewiesen. Von automatisierter Früherkennung von Krankheiten, über computergestützte Entwicklung von Medikamenten bis zu datenbasierter Generierung neuer Lebensmittelprozesse oder Artenschutz durch Drohnen-Monitoring – mit Computational Life Sciences sind solche zukunftsweisenden Erfindungen und Technologien garantiert. Obwohl es mittlerweile viele Data Scientists gibt, fehlt ihnen das Fachwissen der Life Scientists, das in diesem komplexen Bereich unabdingbar ist. Daher sucht der Arbeitsmarkt gezielt nach Wissenschaftler:innen mit spezifischen Fähigkeiten in Artificial Intelligence, Programmierung und Simulation.

Eine Erfolgsgeschichte von vielen

David Graber hat im Jahr 2022 das Masterstudium in Applied Computational Life Sciences erfolgreich abgeschlossen. Dies, obwohl er zuvor bereits einen Bachelor- und Masterabschluss in Gesundheitswissenschaften und Technologie an der ETH absolviert hat. David Graber meint «Nach meinem ETH-Studium habe ich in der Biotechnologie gearbeitet und habe mich mit neu publizierten Algorithmen der Bioinformatik auseinandergesetzt. Da habe ich erkannt, dass mein Informatikwissen nicht ausreicht, um diese zu verstehen – das wollte ich ändern.» Entschieden, getan. In seiner Masterarbeit hat sich David Graber mit Proteininteraktionen auseinandergesetzt, die in der Medikamentenentwicklung sehr wichtig sind. Aktuell werden Proteininteraktionen im Labor getestet, was sehr aufwändig ist. Daher hat David Graber eine einfachere und kostengünstigere Methode entwickelt, in dem er den Labor-Prozess im Computer gespiegelt hat. «Ich habe einen Algorithmus programmiert, der Proteinstrukturen als dreidimensionale Oberflächen mit integrierten chemischen Eigenschaften modelliert. Dann habe ich ein neuronales Netzwerk trainiert, um solche 3D-Oberflächen von Proteinen zu prozessieren und eine Vorhersage darüber zu treffen, ob diese Proteine an ein Zielprotein binden können.» Mit der KI Alpha Fold hat David Graber anschliessend viele leicht veränderte Varianten eines Proteins erstellt und mit einem Algorithmus diejenigen Varianten identifizieren lassen, die am stärksten an das Zielprotein binden. Die Resultate seiner Arbeit haben begeistert. Daher wurde David Graber ein Doktorat an der ZHAW angeboten, wo er die Methoden seiner Masterarbeit weiterentwickeln kann. Auf die Frage, was das Ziel seiner Doktorarbeit sei, meint David Graber «Ich möchte mit Deep Learning neue Enzymvarianten finden, die wirksame Antibiotika produzieren können.»

Zahlreiche Karrierewege

Die Möglichkeiten für Absolvierende sind schier endlos. Viele finden während des Studiums eine Anstellung. Sie sind unter anderem als Data Analysts, Data Scientists, Applikationsentwickler:innen oder Forscher:innen tätig und arbeiten in einer Vielzahl von Branchen, einschliesslich Pharmazie, Chemie, Biotechnologie, Agro-Food, Umwelt und Medizin.

Praxisbezogenes Studium

Studierende erwerben praxisnahe Kenntnisse, um Daten unterschiedlicher Komplexität zu verarbeiten und Prozesse sowie Systeme zu modellieren und zu simulieren. Hierbei erlernen sie auch Programmiersprachen wie Python oder R sowie grundlegende Konzepte von Software und Computerarchitekturen. Die Masterarbeit ist das Herzstück des Studiums. Dafür werden Industrie und Forschungspartner:innen beigezogen, um relevante und spannende Fragestellungen zu beantworten.

Text Natyra Ajvazi

 

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MSc Applied Computational Life Sciences auf einen Blick

Dauer: 3 Semester in Vollzeit, Teilzeit möglich (90 ECTS)
Unterrichtssprache: Englisch
Aufnahmebedingung: Bachelorabschluss von einer Fachhochschule, Universität oder ETH
Studienbeginn: Februar oder September

Weitere Informationen zum Masterstudium:

www.zhaw.ch/icls/master
master.lsfm@zhaw.ch

Anmeldeschluss für den Studienstart im Herbst 2023 ist der 30. April 2023.

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